人工智慧在農業領域
原標題：2019年中國農業產業市場分析：傳統三大發展痛點，三大技術助力向數字農業轉型升級
數字農業應運而生 前景如何?
在數字經濟快速發展的背景下，「數字農業」應運而生。我們應該怎樣理解 「數字農業」?我國數字農業前景如何?數字農業又能如何助推傳統農業轉型升級?
2019年3月中國農產品進出口金額統計分析
在進口金額方面，數據顯示，2018年2-4季度中國農產品進口金額逐漸下降，2019年3月中國農產品進口金額為10595.8百萬美元，同比下降0.1%。
在出口金額方面，2018年1-4季度中國農產品出口金額呈增長趨勢，其中，2018年2季度中國農產品出口金額增幅最大，相比1季度增長11.45%。2019年3月中國農產品出口金額為16482.3百萬美元，同比增長12.3%。
我國傳統農業發展痛點分析
1、需求側——日益增長的農產品需求與國內傳統的農業生產矛盾凸顯，對外依存度高。隨著收入增加，消費者將從滿足基本的生存需求向品質更高的生活方式進行轉換，進而攝入更多的肉類、蛋奶類製品以滿足能量需要，對糧食等農產品的需求量逐步提高。不僅如此，隨著我國居民收入的持續提升，居民對於高品質的農產品的需求也在持續提升，我國農產品生產的矛盾也逐漸將由總量的供給不足轉變為產品結構不匹配。
2、供給側——小規模分散經營，生產成本高，盈利能力弱。我國農業總產值雖常年居於世界首位，但由於長期存在的家庭聯產承包責任制下的分散經營以及高度分散的種植、養殖現狀，導致農業技術水平低，無論是機械化水平還是在生化技術水平，均落後於發達國家。同時，我國農業產業化程度較低，價值鏈短，附加值低，導致農業盈利薄弱，人均農業增加值遠低於發達國家。
3、服務側——融資困難、非標准化、信息不對稱。融資環節復雜，成本高，時效性差。「三農」貸款難問題突出，民間借貸現象加大農村金融風險。農業的標准化生產和銷售體系尚未建立。農產品生產技術和流程標准不完善，農產品標准化的銷售體系不健全，品牌意識普遍不高。鏈條冗餘、信息不對稱導致銷售難度加大、生產端附加值低。農產品從生產到消費交易鏈條過長，交易成本、運輸成本較高，交易的不確定性增大、損耗也較高。
數字技術如何助力傳統農業轉型升級?
針對傳統農業面臨的以上問題，物聯網、大數據、人工智慧將會有效助力傳統農業向數字農業轉型升級。
1、物聯網——農業數據實時獲取，奠定農業數字化基礎。物聯網在農業領域應用范圍廣泛，基於物聯網的農業解決方案，通過實時收集並分析現場數據及部署指揮機制的方式，達到提升運營效率、擴大收益、降低損耗的目的。可變速率、精準農業、智能灌溉、智能溫室等多種基於物聯網的應用將推動農業流程改進。物聯網科技可用於解決農業領域特有問題，打造基於物聯網的智慧農場，實現作物質量和產量雙豐收。
2、大數據——決策「數字化」，全面提升生產效率。萬物互聯在推動海量設備接入的同時，也將在雲端生成海量數據。而挖掘這些由物聯網產生的大數據中隱藏信息的方法就是利用人工智慧。物聯網最核心的商業價值就是將這些海量的數據進行智能化的分析、處理，從而生成基於不同商業模式的各類應用。
3、人工智慧——潛力巨大，激活農業高效發展。在種植領域，人工智慧有望提高糧食產量、減少資源浪費。在養殖領域中，利用人工智慧可以有效降低疾病造成的損失。人工智慧縮短農業研發進程。在實驗室和研究中心，機器學習演算法能夠幫助培育更好的植物基因，創造更安全、更高效的農作物保護產品和化肥，並且開發更多的農產品。
說到數字技術助推農業發展，就不得不提到以色列。以色列天然水資源短缺、降水稀少，有三分之二的地區被定義為半乾旱或乾旱地區。資源匱乏迫使國家聚力提高農業效率，為挖掘大數據潛力刺激數字農業發展。
近年來，以色列越來越多的農業領域正通過熱像儀、感測器、無人機、衛星圖像等技術監測使得實時數據及時傳達給農民，大幅提高了農民相應速度，最大限度地減少了極端天氣條件下的農業損害、最大限度地提高農業產量。經過農業現代化進程，截至2016年，以色列實現了從新中國成立初期80%糧食靠進口到可以生產滿足自身95%需求的轉變。
更多數據請參考於前瞻產業研究院發布的《中國農業產業化市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。
㈡ 淺談AI在農業領域的應用
牛臉識別，智能穿戴
㈢ 人工智慧在農業領域的應用，農民要失業了嗎
人工智慧在農業領域的運用，是能夠幫助農民更加規范的實施農業生產，使農業生產技術含量更高，避免盲目的種植及損失，讓農業工作者從繁重的勞動中解放出來，增加土地產值，減少環境污染，幫助農民實現增收，我們的理解是人工智慧在農業上的應用不是農業要失業，而是讓農民能更好的創業。
例如智能人工大棚，可以根據用戶的實際需求建設專業的農業生產大棚，並將智能化控制系統應用到大棚中，結合作物生產環境模型，採用空氣溫濕度、光照度、二氧化碳濃度等感測器實時監測各項環境指標，並通過智能系統進行數據分析，由系統自動對棚內的水簾、風機、遮陽板等設施進行調控，從而保障作物生長的最佳環境條件。幫助農業生產提高生產效率，提高產品品質，增加土地產值，實現農業增收。
㈣ 人工智慧成熱門，在農業應用有哪些
遠程智能農業監控：通過在農業生產現場搭建「物聯網」 監控網路，實現對農業生產現場氣候環境，土壤狀況，作物長勢，病蟲害情況的實時監測；並根據預設規則，對現場各種農業設施設備進行遠程自動化控制，實現農業生產環節的海量數據採集與精準控制執行。
農產品標准化生產：通過自主研發或與第三方合作導入，為農作物品類逐步建立起「氣候，土壤，農事，生理」四位一體的農業生產與評估模型，將農業生產從以人為中心的傳統模式，變革為以數據為中心的現代模式，通過數據驅動農業生產標准化的真正落地，進而實現農產品定製化生產。
㈤ 人工智慧在農業上有哪些應用
農業機械，生態農業，以及畜牧業疾病防控，只要是涉及變數之間的相互關系，基本都可以用，方法是最根本的。
㈥ 人工智慧在現在農業領域中有哪些作用和應用呢
人工智慧的優勢不僅在於替人作業，還在於它能替人思考。這點你可在「城市大腦」的概念里窺見一斑，例如城市交通早晚高峰時部分道路擁擠，智能演算法則會給你規劃出一條暢行的路線。當然，這是建立在對交通網路的實時監控的基礎上！因此可以說，只要有龐大的數據和演算法模型作為支撐，人工智慧就能創造出無限的可能！談及農業大腦，托普雲農基於農業大數據的採集與處理，利用智能演算法模型，它能為不同的產業需求提供服務。例如，蟲情測報信息，農業大腦就可以根據蟲情的趨勢及相關的氣象數據，結合演算法模型，對未來的蟲情發生進行預測預報，為植保部門的蟲情防治方案提供依據，甚至可根據植保部門的資源配置，直接輸出一份防治方案；托普雲農的「植物語言翻譯器」也是同樣的邏輯，基於對作物生長環境信息的採集與處理，農業大腦可根據演算法模型對作物生長狀態進行評估，進而調動物聯網設施採取農事操作，保證作物生長一直處於在良好的環境。
㈦ 農業人工智慧是什麼意思
在農業生產中，人工智慧助力農業生產精細化，從而促進農業提質增效。在種植領域，企業利用人工智慧對農作物生長情況及環境數據進行建模分析，為農業生產提供精準指導。在養殖領域，企業通過對畜禽多元化數據的採集與分析，實現精準養殖。
在農業服務中，人工智慧可緩解信息不對稱導致的農產品供需失衡及農業融資難等問題。一方面，行業主管部門或企業運用人工智慧建立農產品價格走勢預測模型，指導農業生產主體動態調整產能，既可減少由於盲目生產導致的成本浪費，也能提升消費者滿意度。
總體而言，人工智慧在農業生產和服務環節都涌現出了一些融合應用的典型案例，為促進農業智能化轉型升級提供了新思路。但這些融合應用目前主要處於探索和試點階段，融合模式仍需優化完善，應用范圍也有待逐步擴大。
我國人工智慧與農業領域深度融合面臨多重挑戰
大數據、人工智慧等技術在國外農業領域已形成了相對成熟的融合模式和較大范圍的應用。而我國雖然也出現了一些典型案例，但整體還處於起步階段，農業的數字化、網路化、智能化轉型仍面臨諸多挑戰。
一是農村網路基礎設施薄弱。人工智慧在農業領域的融合應用對網路實時響應和海量數據積累有較高要求。但我國村級信息化服務網路不夠健全，農業領域網路化水平還有待提升。據統計，我國農村地區互聯網普及率為36.5%，僅為城鎮地區的一半。
二是智能化農業設備供給水平不足。針對智能農業設備的專用晶元較為缺乏，而通用晶元在環境較差的農業現場非常容易發生損壞，進而導致農業智能設施應用受阻。同時，由於農業場景復雜，農業智能機器人等設備在實際應用中存在效率不高、靈活度不夠等問題，智能化設備的性能還需要進一步提升。
三是農民應用人工智慧的意願和能力不夠。一方面，智能化農業設備的投資金額大、回收周期長，導致農民「不敢用」。另一方面，智能化農業設備的操作方式與傳統農業設備差別較大，農民對智能化設備的操作能力不足，「不會用」也阻礙了農業的智能化發展。
加快人工智慧與農業領域深度融合的建議
針對人工智慧與農業深度融合面臨的挑戰，行業主管部門應從基礎設施、技術供給、產業需求等多角度入手，全面促進人工智慧與農業領域的深度融合，探索現代農業高質量發展的有效路徑。
㈧ 農業人工智慧有什麼好處
其實就是在種植領域，企業利用人工智慧對農作物生長情況及環境數據進行建模分析，為農業生產提供精準指導。
在養殖領域，企業通過對畜禽多元化數據的採集與分析，實現精準養殖。
在農業服務中，人工智慧可緩解信息不對稱導致的農產品供需失衡及農業融資難等問題。一方面，行業主管部門或企業運用人工智慧建立農產品價格走勢預測模型，指導農業生產主體動態調整產能，可減少由於盲目生產導致的成本浪費。這方面慧雲等比較突出。
㈨ 農業人工智慧主要涉及到哪方面
農業人工智慧涉及的范圍還是很廣的。就慧雲物聯網建設的項目來看主要有這幾大類：大田種植智能管理；畜牧水產養殖管理；食品安全溯源；溫室大棚智能控制等等。如果光從定義來講，智能農業可以這么理解：是指在相對可控的環境條件下，採用工業化生產，實現集約高效可持續發展的現代超前農業生產方式，就是農業先進設施與露地相配套、具有高度的技術規范和高效益的集約化規模經營的生產方式。它集科研、生產、加工、銷售於一體，實現周年性、全天候、反季節的企業化規模生產；它集成現代生物技術、農業工程、農用新材料等學科。
㈩ 農業人工智慧在農業上有哪些應用
遠程智能農業抄監控：通過在農業生產現場搭建「物聯網」 監控網路，實現對農業生產現場氣候環境，土壤狀況，作物長勢，病蟲害情況的實時監測；並根據預設規則，對現場各種農業設施設備進行遠程自動化控制，實現農業生產環節的海量數據採集與精準控制執行。
農產品標准化生產：通過自主研發或與第三方合作導入，為農作物品類逐步建立起「氣候，土壤，農事，生理」四位一體的農業生產與評估模型，將農業生產從以人為中心的傳統模式，變革為以數據為中心的現代模式，通過數據驅動農業生產標准化的真正落地，進而實現農產品定製化生產。